蒋昆：探索构建通用型AI服务平台 提升医护效能

　　2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提到了“新质生产力”的概念。2024年3月，两会《政府工作报告》号召，要加快发展新质生产力，通过深化大数据、人工智能等研究应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。“通过对2019年以来公开发表的学术文献进行分析可以发现，人工智能在医疗领域的探索主要集中于弱AI领域，包括语音处理、文本处理、图像处理和视觉识别等。”空军军医大学第一附属医院(简称西京医院)信息科主任蒋昆在CHIMA 2024演讲时全面讲解了人工智能在医院的应用场景。

　　西京医院前身是1939年在延安成立的中央医院，1954年原第四、第五军医大学合并，其附属医院也相应合并为第四军医大学第一附属医院，1984年对外称“西京医院”，2017年转隶空军，称空军军医大学第一附属医院。医院是一所集医疗、教学、科研、保障为一体的大型现代化综合性医院，2023年医院门诊量440万人次，住院16.7万人次。蒋昆谈到，医院在实际运行过程中，长期存在一些堵点给患者和医务人员带来了困扰：一是患者导诊挂号精准度不足，影响门诊接诊质量；二是业务流程复杂，患者及员工四处问询，体验感较差；三是各科自行组织随访，增加非医疗人力占用；四是患者就诊过程指引不够，增加人工引导工作量；五是限于质控人力不足，难以进一步提升病历内涵质控比例；六是诊疗过程中风险提示分散，使用体验不佳，监管效能不高；七是管理主要依赖现场检查，质效有待提升；八是多模态信息数据治理不到位，难以为医教研管提供有力支撑。

　　为改善打通这些堵点，西京医院持续加强AI+医疗领域建设，按照集约化、通用化、同质化和平台化的理念，逐步打造开放型的统一AI服务平台。

通用型AI服务平台探索实践

　　蒋昆指出，西京医院建设通用型AI服务平台主要遵循以下原则。

　　1.集约化。体现为算力集中建设，纳入混合云管理。

　　2.通用化。体现为抽象共性需求，规范成果发布，持续扩充功能，同时通过建设AI+医疗工程实验室孵化样板案例持续推广应用。

　　3.同质化。统筹生产业务采纳的规则、算法和模型训练过程。平台化，对共性需求大的AI+能力进行模块化发布，提供标准接口供第三方业务系统使用。

　　4.可靠化。按照信创要求，采用统一的信息标准开展数据治理，采纳技术栈相对成熟、适度先进。

　　在蒋昆看来，AI服务平台赋能质量高度依赖于数据治理体系。“数据治理工具是AI服务平台的重要组成部分，AI应用主要面向数据管理部门和临床科室，通过医工结合的模式更容易取得成效。”他强调，模型建立、模型训练的整个过程中的优化重点是自动化、平台化处理，大量采用技术工具去替代人力操作，才有望降低AI应用于医疗场景的技术门槛，获得更快更大的发展。希望能够依托研究型医院建设的总体战略，打造一体化AI+医疗创新应用平台，提升医护工作效率，助力医院高质量发展。

推进AI在医院的深度应用

　　蒋昆介绍，目前AI在西京医院以下领域获得应用。

　　1.智能导诊系统。医院于2023年12月上线了基于大模型的智能导诊系统，同时接入公众号、掌上医院系统，覆盖了88个专业，有效提升了患者就诊的精准度和医生接诊专业匹配度。

　　2.智能客服中心系统。医院调用AI服务平台能力，对接HIS、线上系统，按照线上系统、AI坐席、人工坐席的分配策略，建设一体化、智能化的呼叫中心系统，为患者和员工提供全方位的咨询交互服务和临床自动化随访服务。医院目前上线了165条高频、通用、反复的患者和员工常见咨询问题和200多个随访话术模板，借助AI服务平台的能力，切实提高患者就医满意度，同时，降低了医院非医疗人力占用。

　　3.患者智能陪诊系统。医院根据患者的就诊流程重新改造了智能陪诊系统，对患者就医进行全流程信息指引，适时引导推荐院内导航、就诊提醒、缴费提醒、排队提醒等功能或信息。通过就诊数据和决策引擎分析，提供一站式行程跟踪规划，结合AI智能客服中心系统，为患者提供全方位的自助就医导诊服务，强化线上智能助手的门户作用。

　　4.病案智能质控系统。医院上线病案智能质控系统，配合三级质控体系，设置超过900个AI质控点，较完善的实现了自动化的质控闭环管理，上线病案首页智能质控功能，解决了长期以来住院病历内涵质控覆盖率低、人力占用多的痛点，实现了100%全覆盖、全流程、全要素质控。

　　5.临床辅助决策支持系统。为解决缺少诊疗全过程、全要素决策支持的痛点，探索统一门户和规则，实现了跨业务、跨系统决策规则的互联互通。该系统同时嵌入门诊和住院工作站，将为医院提供全方位的辅助决策，包括手术风险预警、智能诊断、病案质控和科研入组推荐等。

　　6.手卫生管理系统。在物联网技术的应用基础上，利用机器视觉技术完成新一代手卫生管理系统的迭代升级。利用AI摄像头监测洗手行为，经过视觉行为分析算法对洗手动作进行识别分类，生成统计数据，为手卫生管理提供依据。该系统应用后，显著改善了医护人员的洗手依从性，助力院感控制。

　　7.临床科研平台。医院建设一站式临床科研平台，汇聚医院各业务系统数据，以信息科牵头建立切实有效的院级数据治理体系，与临床周密配合设计研究数据库，利用AI服务平台开展随访，具备自由检索能力，内建AI算法和统计分析工具，较好兼顾了回顾型和前瞻型临床研究的需求。解决了IIT研究项目管理和数据获取效率低的痛点，下一步将整合多模态数据，深度挖掘影像数据价值，加速科研创新过程，促进临床新技术、新成果转化，提升医院在医学影像领域的创新竞争力。

探索未来AI应用

　　蒋昆谈到，西京医院未来将持续推进AI+医疗应用，开展以下方面的探索。

　　1.医疗文书生成。医院将大模型和质控规则相结合，依托临床应用门户，自动生成医疗文书，实现生成内容一键回填，进一步降低临床工作负担和医疗文书书写风险。

　　2.AI+医保决策支持。医院通过自然语义识别结合医学知识图谱，实现基于全病历的DRG/DIP分组关键信息监管、智能编码推荐、全流程控费等诸多功能，解决医院成本控制难、编码编不准、结算不合理、违规扣款多等问题。

　　3.AI机器视觉提升管理。将AI机器视觉应用于医院，可实现有感通行、无感通行，改善患者体验，提高医院运营效率。同时提升医院出入口、挂号收费窗口、医患纠纷调解、出诊考勤和会议签到等多方面的管理效能。

　　4.安全风险和医疗行为监测。基于人体姿态识别算法，利用现有监控设备实时获取人体运动信息，实时分析画面内人物行为，检测到跌倒行为时，立刻上报至医院指挥中心，调度医护人员及时干预，有效降低跌倒造成的患者风险。

　　5.机器视觉+体征采集。通过机器视觉完成一些医疗设备测量值读取，通过集成网关回传护理信息系统，可以进一步提高护理工作效率。

　　蒋昆强调，AI技术迭代很快，在推进AI应用过程中，要有对预期效果有理智预期。要平衡好云资源和本地资源的关系，鉴于目前医疗场景下AI应用主要集中在弱AI方面，平台化能有效降低AI的应用门槛，从而加速技术扩散和产业升级。

　　“AI的愿景很美好，但当前最重要的是推动医学与工程的双向奔赴，让不同领域的专家在思维的碰撞中迸出创新的火花，找到信息技术的应用场景和最佳实践，促进信息技术在医疗场景里深度融合、落地见效，探索持续改进产学研合作模式和成果转化新链条新路径，响应国家发展新质生产力的号召，解放医护，科技惠民。”蒋昆总结道。